Llega la primera portátil con componentes AMD y Linux en su interior

TUXEDO Computers, una de las compañías que está apostando en portátiles con Linux, anuncio esta semana un modelo que viene con características que lo separan del resto de las alternativas.

La TUXEDO Book BA15 esta potenciada por un chip AMD Ryzen 5 3500U y se jacta de ser “la primera portátil Linux que utiliza únicamente componentes AMD”.

La BA15 sobresale en términos de rendimiento de batería, con su unidad de 91.25 Wh puede ofrecer hasta 25 horas por carga en el modo de ahorro.

“Incluso en la situación más cotidiana, la portátil de 15.6 pulgadas dura bastante tiempo, así puedes hacer tu trabajo diario, navegar en la web, escribir correos y muchas otras cosas por al menos 13 horas, incluso con streaming de video a 1080p con el brillo al 50%, el dispositivo obtiene 10 horas de batería”, menciona la compañía.

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Windows opcional

La portátil tiene una tarjeta grafica integrada Radeon Vega 8 y tres opciones de memoria RAM, todas de la marca Samsung. La opción de punta viene con 32 GB de RAM.

En almacenamiento, el modelo base tiene 250GB, pero se puede actualizar hasta 2TB por un extra.

La pantalla de 15.6 pulgadas tiene una resolución full HD y 300 nits de brillo, mientras que el teclado viene con una super tecla TUX.

En cuanto a los puertos, hay un puerto USB 3.2 Tipo C que puede ser usado como DisplayPort o para cargar, dos puertos USB 3.2 Tipo A, un puerto USB 2.0 Tipo A, así como conexión HDMI, Ethernet, lector de tarjetas y ranura para audífonos.

Tuxedo Computers vende la BA15 con Ubuntu y TUXEO_OS, pero hay muchas otras opciones disponibles. Por ejemplo, la compañía también ofrece una configuración con boot doble con Windows e incluso puede quitar Linux completamente si el cliente lo desea.

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Seedr: el mejor cliente web para descargar torrents que podemos usar en cualquier navegador en 2020

seedr.cc

Desde su aparición hace ya más de 15 años, compartir archivos por la red Torrent (BitTorrent) es una de las opciones más rápidas y seguras. Prácticamente desde sus inicios ha habido clientes torrent disponibles, como lo fueron Azureus (ahora Vuze) u otros más recientes y extendidos como Transmission, del que recientemente han lanzado la v3.0. Pero, ¿qué pasa cuando no podemos instalar software en un equipo? Que una de las mejores opciones es Seedr, un servicio que nos permitirá hacerlo todo desde un navegador web.

Antes de que alguien pregunte por qué podemos necesitar servicios como Seedr, podemos imaginar varias situaciones en las que no podamos descargar un cliente torrent. Por ejemplo, si queremos descargar un torrent en un ordenador que no es nuestro, como puede ser el de nuestra oficina. O, por qué no decirlo, el sistema operativo que usamos restringe este tipo de aplicaciones, algo que pasa en iOS y el recientemente renombrado iPadOS. Seedr funciona incluso en los dispositivos de Apple.

Cómo descargar un torrent con Seedr.cc

Lo peor de Seedr es que sólo funciona con registro, pero es un bajo precio a pagar para poder descargar torrents en cualquier parte o dispositivo. Los pasos a seguir serían los siguientes:

  1. Abrimos un navegador.
  2. Vamos a la página del proyecto.
  3. Añadimos un correo y una contraseña para registrarnos. Importante poner un correo real o, de lo contrario, no podremos completar el registro.

Registrarse en seedr

  1. A continuación, comprobamos la bandeja de entrada del correo, buscamos el mail y completamos el registro. Es probable que tengamos que esperar un rato y en ocasiones puede no llegar. Si se da el caso, hay que escribir un correo al equipo de soporte del proyecto. Los pasos del 1 al 4 ya no tendremos que volver a hacerlos.
  2. Una vez dentro de la página principal, veremos algo como lo tenéis debajo de estas líneas (sin el archivo añadido). Lo que tenemos que hacer ahora es conseguir un enlace .magnet. Aunque puede haber muchos casos en los que descargar un torrent sea legal, no podemos facilitar webs de búsquedas de enlaces .magnet por un tema legal.
  3. Copiamos el enlace .magnet. Si lo que tenemos es un archivo .torrent, podemos convertirlo a magnet en Torrent2Magnet.
  4. A continuación, volvemos a Seedr, pegamos el enlace en donde pone «Paste link URL Here» y presionamos intro. Se añadirá como tarea. Como veis, yo he añadido el .magnet para descargar Kubuntu 20.04 LTS Focal Fossa.

pegar enlace magnet

  1. Una vez añadida la tarea, tenemos que empezar la descarga. Movemos el cursor por encima de ella y aparecerán las opciones para descargar, copiar o eliminar. Tenemos que hacer clic en el primer icono. Nos ofrecerá descargar el archivo tal y como descargaríamos cualquier otro archivo de internet.

descargar torrent

  1. Esperamos a que se complete la descarga.
  2. Por último, descomprimimos el archivo, ya que Seedr lo comprime automáticamente en ZIP.

Funciona en cualquier navegador, pero con restricciones

Lo mejor de Seedr es que funciona en cualquier navegador. Así como hay servicios como instant.io o btorrent.xyz que, aunque espero que mejoren, funcionan cuando quieren (casi nunca), Seedr funciona a la perfección en todo tipo de navegadores, incuso los móviles más restringidos. Lo único necesario para que funcione directamente desde el navegador es que éste permita descargar archivos, algo que ya permite hasta el navegador del iPhone.

Lo malo es que tiene limitaciones. La versión gratuita sólo nos permite descargar archivos de hasta 2GB de tamaño, pero esta capacidad se puede aumentar si difundimos la voz e invitamos a gente vía Twitter, correo, Facebook o Pinterest. Si necesitáis eliminar todas las restricciones, podemos hacernos Premium con tres tipos de suscripción diferente:

  • Básico: por 6.95€/mes podremos descargar más rápido, reproducir archivos en HD y subiremos el tope a 30GB.
  • Pro: por 9.95€/mes podremos usar trackers privados, guardar más archivos, descargas más rápidas y 100GB de tope.
  • Master: por 19.95€/mes también podremos montar Seedr como una unidad de red o incluso usar scripts, subiendo el tope hasta 1TB de almacenamiento.

Lógicamente, lo explicado en este artículo no es muy interesante para los que podemos instalar un cliente en nuestro equipo, pero seguro que no opinan lo mismo los que no pueden y harán de Seedr uno de sus servicios web favoritos.

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¡Linus Torvalds se pasa a AMD para compilar más rápido!

linustorvalds

Muchas veces se ha rumoreado con la distribución que usa Linus Torvalds, o sus equipos de hardware. Esta vez ha sido el propio Torvalds el que ha hecho una interesante declaración mientras publicaba la nueva versión Linux 5.7-rc7. El texto publicado en la LKML era bastante normal, sin nada destacable, pero aprovechó para hablar de su nuevo equipo…

Linus Torvalds asegura que ahora usa una CPU de AMD, algo que no ocurría desde hace 15 años que lleva usando Intel. No obstante, las aspiraciones de Linus Torvalds, y de muchos, pasan por abandonar x86 y pasarse definitivamente a la eficiente ARM. De hecho, han sido muchas las críticas de Linus a Intel, especialmente por las vulnerabilidades de sus chips. Pero por el momento, x86 es lo que hay para tener un PC potente.

En el comunicado de LKML se podía leer: «Lo más emocionante de esta semana para mi es que actualicé mi máquina principal, y por primera vez en 15 años mi ordenador de escritorio no usa Intel. No, todavía no me he cambiado a ARM, pero ahora estoy disfrutando de un AMD Threadripper 3975X. Mis builds de prueba ‘allmodconfig’ son ahora tres veces más rápidas de lo que solían ser, algo que no importa mucho ahora durante el periodo de calma, pero definitivamente lo notaré durante la próxima ventana de cambios.«.

Estas builds ‘allmodconfig’ de las que habla Linus Torvalds son compilaciones del kernel Linux con todos los módulos habilitados para probar, lo que significa un gran peso a la hora de compilar, y donde la bestia de procesamiento de AMD está ayudando a que se compilen hasta 3 veces más rápido. Y no me extraña, ya que la microarquitectura Zen 2 es una maravilla, y sus 32 núcleos con 64 threads en paralelo no son menos…

Desde la compañía del logo verde seguro que están encantadísimos con la tremenda publicidad que les acaba de hacer nada menos que un gurú como es Linus Torvalds…

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Ardour 6.0 llega tras meses de desarrollo con un nuevo teclado virtual MIDI y muchas mejoras internas

Ardour 6.0

Aunque posteriormente he usado mucho otro software, al enterarme de este lanzamiento no he podido evitar sonreír. Lo que ha llegado es Ardour 6.0, la última versión importante de este espacio de trabajo de audio digital (DAW) de código abierto que usé por primera vez allá por 2006. Por entonces no tenía la imagen y era tan intuitivo como lo son los secuenciadores más modernos, pero ya hice mis cositas junto a un amigo y mis recuerdos son positivos.

En el momento de escribir estas líneas, la página del proyecto está caída, por lo que no podemos acceder a ella y ver la lista de novedades que tarde o temprano volverá a estar disponible en este enlace. Tampoco podemos descargar el software porque está caído todo el sitio web. Me parece poco probable que esté caído porque muchos hayan querido actualizar a Ardour 6.0 pero, si tenemos en cuenta que no han mencionado ninguna tarea de mantenimiento, todo parece indicar que les está fallando la empresa de hosting.

Ardour 6.0: pocos cambios por fuera, mucho mejor por dentro

Ardour 6.0 tiene muchos cambios internos para mejorar su arquitectura. Entre otras cosas, ahora ofrece lo siguiente:

  • Proporciona compensación de latencia completa en toda la pila.
  • Soporte global de velocidad variable.
  • Monitoreo de cue.
  • Mejoras importantes del flujo de trabajo MIDI.
  • Mejorada la administración de complementos.
  • Mejoras de back-end ALSA para ingenieros de audio de Linux.
  • Nuevo teclado MIDI virtual.
  • Soporte de formato de grabación nativo para FLAC.
  • Mejor usuario HiDPI en el soporte de interfaz.
  • Muchas otras correcciones y mejoras generales.
  • También hay un trabajo de preparación realizado en Ardor 6.0 para admitir una interfaz web experimental en el futuro.

Como hemos mencionado, ahora mismo la web del proyecto está caída, por lo que no se puede instalar Ardour 6.0 desde allí. Sí existe un repositorio desde donde podremos instalarlo, para lo que tendremos que abrir un terminal y escribir lo siguiente:

sudo add-apt-repository ppa:dobey/audiotools
sudo apt update && sudo apt install ardour

Si os lo estáis preguntando, no hay ninguna versión disponible como paquetes Flatpak ni Snap. Sí se puede instalar desde los repositorios oficiales de muchas distribuciones Linux, pero aún habrá que esperar unos días (o más) para que Ardour 6.0 aparezca como actualización.

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Java cumple 25 años. Una breve historia de la plataforma

Java cumple 25 años

«Rompí con mi novia la programadora. Ella no se de Java» El chiste lo escuché por primera vez en un programa de radio dirigido al público en general. Eso demuestra que la popularidad de este lenguaje de programación que acaba de cumplir 25 años excede el ámbito de la informática.

El término Java se utiliza la mayoría de las veces para referirse a la plataforma Java, es decir un conjunto de herramientas para el desarrollo rápido de aplicaciones multiplataforma, así como para el lenguaje de programación de propósito general creado por la empresa Sun para desarrollar programas para esta plataforma.

La diferencia de Java con respecto a otros lenguajes de programación es que está diseñado para que el código escrito pueda ejecutarse en cualquier sistema en el que pueda funcionar una máquina virtual de Java (JVM).

En realidad. Java no nació para ser usado en la programación de computadoras. En los 90 la industria de los medios apostaba por la televisión interactiva y los desarrolladores pensaban que sería útil para su uso en decodificadores y lo que después se conocería como televisores inteligentes. Sin embargo, las empresas de televisión por cable no se interesaron. Fueron los desarrolladores de Internet quienes vieron su potencial y Netscape, el navegador pionero, lo incorporó.

Java cumple 25 años. Un poco de historia

Los comienzos del proyecto hay que rastrearlos a 1991 cuando James Gosling, Mike Sheridan, y Patrick Naughton formaron dentro de la empresa Sun Microsystem el llamado Green Team (equipo verde). Sus objetivos eran ambiciosos, pretendían crear un lenguaje de programación que fuera

Simple, robusto, portátil, independiente de la plataforma, seguro, de alto rendimiento, multihilo, de arquitectura neutra, orientado a los objetos, interpretado y dinámico.

Originalmente al futuro lenguaje se lo llamo Greentalk y sus archivos llevaban la extensión .gt pero posteriormente se optó por el nombre Oak (Roble). El roble es considerado como un símbolo de fuerza y elegido como árbol nacional en muchos países como Francia, Alemania, Rumania y Estados Unidos. También, era marca registrada de otra empresa.

¿Por qué se terminó llamando Java?

Cuando los desarrolladores supieron que no podían llamarlo Oak barajaron otros nombres. Querían una palabra que reflejara la esencia del nuevo lenguaje: revolucionario, dinámico, vivo, genial, único, fácil de deletrear y divertido de decir.

Probaron con dynamic (dinámico), revolutionary (revolucionario), Silk (seda), Jolt (sacudida) y DNA (ADN). Finalmente, eligieron un nombre que se le ocurrió a Gosling mientras tomaba café. Java no es un acrónimo, alude a la Isla de Indonesia donde se producen algunas de las mejores variedades de esa infusión.

En 1995 se liberó la primera versión de prueba del kit para desarrolladores y, ese mismo año la revista TIme lo nombró como uno de los diez productos del año. Hoy el lenguaje se usa para la creación de aplicaciones de escritorio, móviles, web y embebidas. Muchos programas populares de código abierto están escritos usando Java.

La controversia sobre sus licencias

La mayoría de los componentes de la plataforma Java están disponibles bajo licencias abiertas, y, los que no lo están fueron reemplazados por proyectos alternativos que si son de código abierto. Sin embargo, esto no es garantía. Oracle (que compró Sun Microsystem) está demandando a Google por la reimplementación de las interfaces de programación de aplicaciones Java en Android. Del resultado de ese juicio dependerá que los reemplazos se puedan seguir utilizando.

Usando aplicaciones Java en Linux

Muchas aplicaciones Java incluyen un pequeño módulo que permiten utilizarlas sin necesidad de instalar componentes adicionales. Sin embargo, para ejecutar la mayoría es necesario instalar un entorno de ejecución de Java. Gran parte de las distribuciones Linux incluyen en sus repositorios un paquete llamado OpenJDK que puede instalarse en la forma habitual.

También se puede instalar el entorno de ejecución oficial de Oracle desde su página. Pero es de licencia privativa y tiene restricciones para su uso comercial.

En ambos casos solo hay que posar el puntero del ratón sobre la aplicación y con el botón derecho elegir abrirla con el entorno Java elegido.

Programando en Java

Para hacer programas en Java solo necesitamos tener instalado el ya citado paquete OpenJDK y un entorno integrado de desarrollo como NetBeans, Eclipse o Intellij Idea. Todos ellos pueden instalarse fácilmente en nuestra distribución Linux mediante repositorios y los paquetes FlatPak y Snap.

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MAUI: ¿qué es este interesante proyecto?

Logo de MAUI

MAUI es una nueva palabra que tal vez no te suene (o tal vez sí si conoces el proyecto Nitrux), pero que debería. Es un interesante proyecto que rescata la «olvidada» convergencia que tanto aclamaba Canonical y que finalmente no llegó. Pero, además de eso, MAUI va un paso más allá de una simple convergencia, al menos como se entendía hasta el momento.

Este MAUI Project pretende impulsar la creación de aplicaciones convergentes basándose en la tecnología de KDE, es decir, con bibliotecas Qt. Forma parte de Nitrux o NXOS, la famosa distro basada en Ubuntu y que usa el entorno de escritorio NX Desktop, también basado a su vez en Plasma 5.

Ya llevan tiempo desarrollando apps con un aspecto visual bastante atractivo (como el aspecto visual de las GUIs que encuentras en Plasma) y que son convergentes. De esa forma, se pretende cubrir un gran número de dispositivos y plataformas, tanto dispositivos móviles como también PC. Y eso no solo incluye a Android y GNU/Linux como podrías pensar, también Microsoft Windows, iOS y macOS.

Eso sería fantástico, ofreciendo sincronización a través de todos los dispositivos, con independencia del tipo, para que un usuario pueda usarlas donde necesite. Por el momento, está en una fase de desarrollo temprana, pero puedes ya probar algunos de sus avances. Y lo cierto, aunque les queda un largo camino que recorrer, ya son prometedores.

Aún tienen algunos defectos que pulir, por ejemplo, no todos los sistemas operativos ofrecen las mismas libertades. El caso de iOS limita bastante el sistema de archivos, lo que hace que no funcionen del todo bien. Con cada nueva versión y lanzamiento, los desarrolladores van agregando mejoras que permiten lidiar con esas dificultades y hacen que sean más usables y mejores.

¿Te imaginas qué significaría un proyecto así 100% funcional? Eso significaría un impacto enorme que cambiaría muchas cosas del panorama actual del software…

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MAUI: ¿qué es este interesante proyecto?

Logo de MAUI

MAUI es una nueva palabra que tal vez no te suene (o tal vez sí si conoces el proyecto Nitrux), pero que debería. Es un interesante proyecto que rescata la «olvidada» convergencia que tanto aclamaba Canonical y que finalmente no llegó. Pero, además de eso, MAUI va un paso más allá de una simple convergencia, al menos como se entendía hasta el momento.

Este MAUI Project pretende impulsar la creación de aplicaciones convergentes basándose en la tecnología de KDE, es decir, con bibliotecas Qt. Forma parte de Nitrux o NXOS, la famosa distro basada en Ubuntu y que usa el entorno de escritorio NX Desktop, también basado a su vez en Plasma 5.

Ya llevan tiempo desarrollando apps con un aspecto visual bastante atractivo (como el aspecto visual de las GUIs que encuentras en Plasma) y que son convergentes. De esa forma, se pretende cubrir un gran número de dispositivos y plataformas, tanto dispositivos móviles como también PC. Y eso no solo incluye a Android y GNU/Linux como podrías pensar, también Microsoft Windows, iOS y macOS.

Eso sería fantástico, ofreciendo sincronización a través de todos los dispositivos, con independencia del tipo, para que un usuario pueda usarlas donde necesite. Por el momento, está en una fase de desarrollo temprana, pero puedes ya probar algunos de sus avances. Y lo cierto, aunque les queda un largo camino que recorrer, ya son prometedores.

Aún tienen algunos defectos que pulir, por ejemplo, no todos los sistemas operativos ofrecen las mismas libertades. El caso de iOS limita bastante el sistema de archivos, lo que hace que no funcionen del todo bien. Con cada nueva versión y lanzamiento, los desarrolladores van agregando mejoras que permiten lidiar con esas dificultades y hacen que sean más usables y mejores.

¿Te imaginas qué significaría un proyecto así 100% funcional? Eso significaría un impacto enorme que cambiaría muchas cosas del panorama actual del software…

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Transmission 3.0 llega con soporte para IPv6 en RPC, diversas mejoras y más

transmissionprin

Después de un año de desarrollo,  se dio a conocer el lanzamiento de la nueva version de Transmission 3.0, en la cual se añaden algunas nuevas características, cambios y correcciones de errores. Para quienes desconocen de Transmission deben saber que este es un cliente P2P liviano, gratuito y de código abierto para la red BitTorrent.

Es relativamente ligero y poco exigente con los recursos de un cliente BitTorrent, escrito en lenguaje C y que admite una variedad de interfaces de usuario: GTK, Qt, Mac nativo, interfaz web, daemon, línea de comandos. Es compatible con los siguientes sistemas operativos: Mac OS X, Linux, NetBSD, FreeBSD, OpenBSD y Windows.

La principal ventaja de este software es que realmente es software libre y sin anuncios, pop-ups y enlaces poco fiables.

La segunda ventaja es que cuenta con algunas opciones para el control del programa, además del modo de ventana normal, puede añadir y eliminar torrents desde la línea de comandos o a través de un navegador.

¿Qué hay de nuevo en Transmission 3.0?

De los principales cambios que se destacan en el anuncio de esta nueva version de este popular cliente de torrent son los cambios en su interfaz, ya que para el cliente para GTK, se han agregado teclas de acceso rápido para navegar la secuencia de descarga, se ha actualizado el archivo .desktop, se ha agregado el archivo AppData, se han propuesto iconos simbólicos para el panel superior de GNOME, se ha completado el cambio de intltool a gettext.

Mientras que, para la version del cliente para Qt, se aumentan los requisitos para la versión Qt (5.2+), se agregan teclas de acceso rápido para moverse en la cola de descarga, se reduce el consumo de memoria al procesar las propiedades de torrent, se proporciona información sobre herramientas para archivos con nombres largos, la interfaz está adaptada para pantallas HiDPI.

En el proceso en segundo plano, se realizó la transición al uso de libsystemd en lugar de libsystemd-daemon; la escalada de privilegios está prohibida en el archivo de transmisión-daemon.service.

Además se menciona la solución a una vulnerabilidad XSS en el cliente web y que se han resuelto los problemas de rendimiento y se ha mejorado la interfaz para dispositivos móviles.

Por otra parte, también se destaca que se agregó la capacidad de aceptar conexiones a través de IPv6 en el servidor RPC y que la verificación del certificado SSL está habilitada de forma predeterminada para descargas a través de HTTPS. En el servidor http incorporado, el número de intentos de autenticación fallidos para proteger contra la adivinación de contraseña se limita a 100.

De los demás cambios que se mencionan:

  • Se agregaron ID de pares para clientes de torrent Xfplay, PicoTorrent, Free Download Manager, Folx y Baidu Netdisk.
  • Se agregó soporte para la opción TCP_FASTOPEN, que permite reducir ligeramente el tiempo de configuración de la conexión.
  • Manejo mejorado del indicador ToS (Tipo de servicio, clase de tráfico) para conexiones IPv6;
  • Se agregó la capacidad de especificar máscaras de subred en anotaciones CIDR en listas negras (por ejemplo, 1.2.3.4/24).
  • Se agregó soporte de compilación con mbedtls (polarssl), wolfssl (cyassl) y LibreSSL, así como con las nuevas versiones de OpenSSL (1.1.0+).
  • Los scripts de compilación basados ​​en CMake mejoraron el soporte para el generador Ninja, libappindicator, systemd, Solaris y macOS.
  • El cliente para macOS aumentó los requisitos para la versión de plataforma (10.10), agregó soporte para un tema oscuro.

¿Cómo instalar Transmission en Linux?

Para los que sean usuarios de Debian, Ubuntu, Linux Mint o cualquier distribución derivada de estos, instalan la aplicación con:

sudo add-apt-repository ppa:transmissionbt/ppa -y
sudo apt install transmission

Si son usuarios de Fedora o distribuciones basadas en esta, pueden instalar la aplicación con el siguiente comando:

sudo yum install transmission

Mientras que para los que son usuarios de Mandriva Linux deben de instalar con este comando:

sudo urpmi transmission

Para el caso de los que son usuarios de openSUSE, deben de teclear lo siguiente en la terminal:

sudo zypper install transmission

Finalmente, para el caso de los que son usuarios de Arch Linux y distribuciones derivadas de esta, pueden instalar con este comando:

sudo pacman -S transmission

De igual manera se puede realizar la compilación de Transmission en el sistema desde su código fuente, solo deben de seguir los siguientes pasos para poder hacerlo.

Su código fuente se encuentra alojado en GitHub por lo que deben de tener el soporte de git para que puedan clonar el repositorio.

Vamos a abrir una terminal y teclear en ella lo siguiente.

Primero vamos a obtener el código fuente con:

git clone https://github.com/transmission/transmission Transmission

Entramos al directorio:

cd Transmission

Y comenzamos la compilación con los siguientes comandos que debemos teclear uno a uno:

git submodule update --init
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install

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Proyectos de IA de código abierto más interesantes

Si te interesan los temas de inteligencia artificial o IA, debes saber que hay muchos proyectos de código abierto muy prometedores. De hecho, no es un sector en el que el código abierto esté en clara desventaja. Muchas de las tecnologías más importantes de la actualidad se apoyan sobre algunos de los proyectos que te voy a presentar aquí.

Ya sabes que la IA es el presente y el futuro, posibilitando multitud de cosas que hasta la fecha eran impensables y que podrían hacer la vida de las personas más sencilla y mejor, siempre que se usen de forma adecuada y no caigan en las manos equivocadas…

Si te interesa conocer cuáles son esos fantásticos proyectos avanzados sobre IA, tienes que conocer al menos estos:

  • TensorFlow: uno de los proyectos más importantes. Seguro que lo conoces, ya que es vital. Fue desarrollado por el equipo Google Brain para uso interno de Google, pero ahora es de código abierto. La plataforma machine learning más conocida y disponible para Windows, Linux, macOS y Andrid.
  • Caffe: creado por algunas de las mentes más brillantes que trabajaban con la IA en la Universidad de Berkeley en California. Es uno framework de aprendizaje profundo (deep learning) más conocidos por su código extensible y velocidad. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • H2O: otra plataforma de aprendizaje profundo líder en el mundo. Ofrece una versión abierta y gratis y otra premium para empresas. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • Microsoft Cognitive Toolkit: kit de herramientas de código abierto de la compañía de Redmond. Anteriormente era conocido como CNTK, y tiene una serie de algoritmos de aprendizaje profundo para pensar como un cerebro humano. Es escalable, veloz, compatible con C++ y Python, y compatible con Windows y Linux. La propia Microsoft lo usa para las características IA de Skype, Cortana y Bing.
  • DeepMind Labs: otro de los grandes nombres del machine learning y la IA. Creado por un grupo de DeepMind de Google, y destaca especialmente en la investigación de aprendizaje de refuerzo profundo. Solo es compatible con Linux.
  • ACT-R: un software cognitivo de la Universidad de Carnegie Mellon. Basado en Lips y compatible con Windows, Linux y macOS.
  • StarCraft II API Library: una biblioteca de Blizzard que permite usar el videojuego StarCraft II como plataforma de investigación para la IA. Funciona en Windows, Linux, macOS, Android e iOS.
  • Numenta: otro de los proyectos abiertos de IA basados en conocimientos biológicos actuales del neocórtex humano. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • Open Cog: no solo se centra en la IA (aprendizaje profundo y redes neuronales), también pretende crear una AGI (Artificial General Intelligence). Pensado para crear robots y sistemas con inteligencia similar a la humana. Solo para Linux.
  • Stanford CoreNLP: este proyecto es un software de procesamiento de lenguaje natural basado en Java. Puede identificar las palabras para su análisis. En un inicio solo estaba diseñado para inglés, aunque ahora soporta gran cantidad de idiomas. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • Prophet: fue desarrollada por Facebook, y la usa en su plataforma. Está implementada en R y Pyhton. Es rápido, preciso y automático, así como compatible con Windows, y Linux.
  • SystemML: un proyecto de investigación de IBM y ahora bajo Apache. Un proyecto de aprendizaje de máquina para Big Data. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • Theano: otro proyecto abierto de deep learning. Una biblioteca Python para definir, optimizar, y evaluar las expresiones matemáticas multidimensionales. Compatible con GPU y conWindows, Linux y macOS.
  • MALLET: son las siglas de Machine Learning LanguagE TOolkit» y es un kit de herramientas basadas en Java para el procesamiento estadístico del lenguaje natural, clasificación de documentos, agrupación, modelado de temas, extracción de información, etc. Creado por la Universidad de Massachusetts Amherst y la de Pennsylvania. Disponible para Windows y Linux.
  • DeepDetect: otro proyecto IA en el que colaboran Airbus y Microsoft. Se basa en Caffe, TensorFlow y XGBoost. Ofrece una API para la clasificación de imágenes, texto, análisis de datos numéricos y detección de objetos. Compatible con Windows, Linux y macOS.

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Proyectos de IA de código abierto más interesantes

Si te interesan los temas de inteligencia artificial o IA, debes saber que hay muchos proyectos de código abierto muy prometedores. De hecho, no es un sector en el que el código abierto esté en clara desventaja. Muchas de las tecnologías más importantes de la actualidad se apoyan sobre algunos de los proyectos que te voy a presentar aquí.

Ya sabes que la IA es el presente y el futuro, posibilitando multitud de cosas que hasta la fecha eran impensables y que podrían hacer la vida de las personas más sencilla y mejor, siempre que se usen de forma adecuada y no caigan en las manos equivocadas…

Si te interesa conocer cuáles son esos fantásticos proyectos avanzados sobre IA, tienes que conocer al menos estos:

  • TensorFlow: uno de los proyectos más importantes. Seguro que lo conoces, ya que es vital. Fue desarrollado por el equipo Google Brain para uso interno de Google, pero ahora es de código abierto. La plataforma machine learning más conocida y disponible para Windows, Linux, macOS y Andrid.
  • Caffe: creado por algunas de las mentes más brillantes que trabajaban con la IA en la Universidad de Berkeley en California. Es uno framework de aprendizaje profundo (deep learning) más conocidos por su código extensible y velocidad. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • H2O: otra plataforma de aprendizaje profundo líder en el mundo. Ofrece una versión abierta y gratis y otra premium para empresas. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • Microsoft Cognitive Toolkit: kit de herramientas de código abierto de la compañía de Redmond. Anteriormente era conocido como CNTK, y tiene una serie de algoritmos de aprendizaje profundo para pensar como un cerebro humano. Es escalable, veloz, compatible con C++ y Python, y compatible con Windows y Linux. La propia Microsoft lo usa para las características IA de Skype, Cortana y Bing.
  • DeepMind Labs: otro de los grandes nombres del machine learning y la IA. Creado por un grupo de DeepMind de Google, y destaca especialmente en la investigación de aprendizaje de refuerzo profundo. Solo es compatible con Linux.
  • ACT-R: un software cognitivo de la Universidad de Carnegie Mellon. Basado en Lips y compatible con Windows, Linux y macOS.
  • StarCraft II API Library: una biblioteca de Blizzard que permite usar el videojuego StarCraft II como plataforma de investigación para la IA. Funciona en Windows, Linux, macOS, Android e iOS.
  • Numenta: otro de los proyectos abiertos de IA basados en conocimientos biológicos actuales del neocórtex humano. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • Open Cog: no solo se centra en la IA (aprendizaje profundo y redes neuronales), también pretende crear una AGI (Artificial General Intelligence). Pensado para crear robots y sistemas con inteligencia similar a la humana. Solo para Linux.
  • Stanford CoreNLP: este proyecto es un software de procesamiento de lenguaje natural basado en Java. Puede identificar las palabras para su análisis. En un inicio solo estaba diseñado para inglés, aunque ahora soporta gran cantidad de idiomas. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • Prophet: fue desarrollada por Facebook, y la usa en su plataforma. Está implementada en R y Pyhton. Es rápido, preciso y automático, así como compatible con Windows, y Linux.
  • SystemML: un proyecto de investigación de IBM y ahora bajo Apache. Un proyecto de aprendizaje de máquina para Big Data. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • Theano: otro proyecto abierto de deep learning. Una biblioteca Python para definir, optimizar, y evaluar las expresiones matemáticas multidimensionales. Compatible con GPU y conWindows, Linux y macOS.
  • MALLET: son las siglas de Machine Learning LanguagE TOolkit» y es un kit de herramientas basadas en Java para el procesamiento estadístico del lenguaje natural, clasificación de documentos, agrupación, modelado de temas, extracción de información, etc. Creado por la Universidad de Massachusetts Amherst y la de Pennsylvania. Disponible para Windows y Linux.
  • DeepDetect: otro proyecto IA en el que colaboran Airbus y Microsoft. Se basa en Caffe, TensorFlow y XGBoost. Ofrece una API para la clasificación de imágenes, texto, análisis de datos numéricos y detección de objetos. Compatible con Windows, Linux y macOS.

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